Prepare for User-Agent Reduction changes in October | Privacy Sandbox
Send feedback Prepare for User-Agent Reduction changes in October Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. What's happening with the User-Agent string, why Chrome is making this change, and what you can do to prepare. In October, Chrome will take the next step in reducing the information available in the browser's User-Agent (UA) string, to improve pri
仮想マシンのように使えるコンテナ | IIJ Engineers Blog
九州支社技術部(九州・中四国事業部)所属。自作パソコン好きで、ハードウェア選定の仕事を与えると喜ぶ。最近は何でもコンテナにしたい教に入信し、コンテナ化の機会を虎視眈々と狙っている。 こんにちは、九州支社技術部(九州・中四国事業部)所属のy-morimotoです。 コンテナ使いたいけど、今までの構築手順がそのまま使えないので、いまいち導入できない。 そんなあなたにお勧めのコンテナ「仮想マシンのように使えるコンテナ」が実はあるんです。 それは「Linux Containers (LXC)」です。 １．LXCとは Docker が アプリケーションコンテナ化 だとしたら、LXC は OSコンテナ化 といったイメージになります。 （Kernelプロセス部分は共用で独立していないので、実際はOS丸ごとでは無いのですが） OS丸ごと風なので、使用感が仮想マシンに近くなるというわけです。 ただ、コンテナ
Vertex AI使ってみた - Qiita
実際に使ってみる VertexAIのチュートリアルで使用されているデータを利用して表形式のデータの機械学習を行います。 使用するのは、銀行のマーケティングデータです。 銀行の顧客が年齢、収入、職業などから定期預金を購入するかどうか予測するのが機械学習モデルの目的です。 今回の場合にはプログラミングを行うことなく全てのワークフローを実施することができます。 *)「4.機械学習モデルの学習」を実行すると1時間以上計算にかかります。数千円ほど課金されますのでご注意ください😭 0.準備 まずGCPのナビゲーションメニューから「Vertex AI」の「ダッシュボード」を選択します。 Vertex AIのダッシュボード画面に遷移します。 1.データの収集 ダッシュボードの「トレーニングデータを準備する」の「データセットを作成」をクリックします。 データセット画面に遷移します。 「データセット名」に任
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